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Enregistrement W2603428443 · doi:10.1139/facets-2016-0070

Microplastic abundance and distribution in the open water and sediment of the Ottawa River, Canada, and its tributaries

2017· article· en· W2603428443 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jesse C. Vermaire, Carrington Pomeroy, Sofia M. Herczegh, Owen Haggart, M. A. Murphy

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversities Space Research Association
Mots-clésMicroplasticsTributarySedimentPlastic pollutionEffluentEnvironmental sciencePollutionEnvironmental chemistryHydrology (agriculture)EcologyEnvironmental engineeringGeologyChemistryBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastic pollution is prevalent in the Ottawa River, with all open water samples ( n = 62) and sediment samples ( n = 10) containing microplastics. The median microplastic concentration of nearshore 100 L water samples was 0.1 fragments per L (ranged between 0.05 and 0.24 fragments per L). The larger volume Manta trawls samples taken in the middle of the Ottawa River had an overall mean concentration of plastics of 1.35 fragments per m 3 . Plastic concentrations were significantly higher downstream of the wastewater treatment plant (1.99 fragments per m 3 ) compared with upstream of the effluent output (0.71 fragments per m 3 ), suggesting that the effluent plume is a pathway for plastic pollution to the Ottawa River. The mean concentration of microplastic fragments recovered in the sediment samples was 0.22 fragments per g dry weight. The abundance of microplastics in the sediment was not significantly related to the mean particle size or the organic content of the sediment. The most common form of plastic particles found was microfibers. These made up between 70% and 100% of all plastic particles observed, although plastic microbeads and secondary plastic fragments were also recovered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations341
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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